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我fuzzyjoin用来跨越政客和他们各自的地区：

library(dplyr)
library(fuzzyjoin)

x <- tibble(name = c("Fulvio Rossi Ciocca", "Rigoberto Del Carmen Rojas Sarapura", "Lorena Vergara Bravo", "Lily Perez San Martin"),
            activity = c("surgeon", "business", "public administration", "publicist"))

y <- tibble(name = c("Rossi Ciocca Fulvio", "Perez San Martin Lily"), region = c(1,5))

z <- x %>%
  stringdist_inner_join(y, max_dist = 10)

在我的例子中，“Fulvio Rossi Ciocca”和“Rossi Ciocca Fulvio”是同一个人。事实上，我的数据集中的所有数据都包含相同的人，但有一些变化，比如“Lennon John”而不是“John Lennon”。

我确实查看了fuzzyjoin文档，但找不到编写此伪代码的工作版本的方法：

x %>%
  fuzzy_join(y, mode = "left", match_fun = "A ~ permutations(A)")
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您可以通过按字母顺序对每个名称进行排序来构造每个名称的唯一“规范化”版本。

然后，当两个名称共享相同的规范化形式时，可以认为它们是相同的。

因此，一个可能的解决方案是：

normalize <- function(v) lapply(strsplit(v, " "), sort)

mf <- function(a, b) mapply(identical, normalize(a), normalize(b))

fuzzy_left_join(x, y, by = "name", match_fun = mf)
# # A tibble: 4 x 4
#                                name.x              activity                name.y region
#                                 <chr>                 <chr>                 <chr>  <dbl>
# 1                 Fulvio Rossi Ciocca               surgeon   Rossi Ciocca Fulvio      1
# 2 Rigoberto Del Carmen Rojas Sarapura              business                  <NA>     NA
# 3                Lorena Vergara Bravo public administration                  <NA>     NA
# 4               Lily Perez San Martin             publicist Perez San Martin Lily      5
于 2018-02-10T00:17:52.627 回答